Brainscape's Knowledge GenomeTM

Browse over 1 million classes created by top students, professors, publishers, and experts.


See full index

BMG year 1 > AVV blok 4 > Flashcards

AVV blok 4 Flashcards

1
Q

structuur van onderzoek

A

= hoe ga je je onderzoek uitvoeren om antwoord te geven op de onderzoeksvraag/probleemstelling

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
2
Q

structuur van onderzoek omvat..

A 
o	doelgroep
o	conceptueel model	
     	afhankelijke variabele
     	onafhankelijke variabele
     	relaties tussen alle variabele
o	onderzoekshypotheses (H0 en Ha)
o	onderzoeksopzet
o	steekproef (type en omvang)
o	meetmethode & meetinstrumenten
o	analysemethode
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
3
Q

5 type onderzoeksopzetten

A
  • RCT
  • Quasi-experiment
  • Case-control
  • Cross-sectioneel/transversaal/dwarssnede
  • follow-up/longitudinaal
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
4
Q

Hoe kies je je onderzoeksopzet?

A
  • op basis van je probleemstelling (wat is het dat je wilt weten)
  • conceptueel model (afbakenen van je onderzoek)
  • praktische omstandigheden zoals budget en tijd

helaas”: opzet is bijna nooit alleen op basis van voorkeur van onderzoek

bijna altijd: één onderzoeksdesign superieur door combinatie probleemstelling, conceptueel model, praktische omstandigheden

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
5
Q

experimenteel onderzoek kenmerken

A
  • 1 of meer experimentele interventies (opzettelijke manipulatie) vergelijken met 1 of meerdere controle interventies (contrast) –> de ene groep krijgt wel iets en de andere groep krijgt iets anders of niets

deelnemers worden toegewezen aan experimentele of controle groep

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
6
Q

2 type toewijzingen

A
  • willekeur/toeval: RCT (randomised controlled trial)
  • niet willekeurig: quasi-experiment

Model RCT en quasi zie aantekeningen

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
7
Q

randomisatie

A

= deelnemers worden toegewezen aan een groep (experimenteel OF controle) op basis van toeval of loting (hierdoor worden demografische en klinische kenmerken ‘geschrapt’, als de pil dus werkt bij groep A, kan dat niet komen doordat er in de ene groep, alleen maar mannen of vrouwen, of doordat de gemiddelde leeftijd zo hoog is)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
8
Q

3 eisen voor goede randomisatie

A
  1. randomisatie ‘eerlijk’, zonder fraude
  2. voldoende deelnemers
  3. degene die randomiseert mag geen kennis hebben over de precieze randomisatiemethode

altijd controleren of randomisatie is geslaagd

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
9
Q

Vormen van randomisatie

A
  1. simpele randomisatie
  2. gestratificeerde randomisatie

andere vormen:

  • gewogen randomisatie
  • blok randomisatie
  • balancing/minimazation scheme
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
10
Q

simpele randomisatie

A

= 1:1 (muntje opgooien) –> handig als je een grote onderzoeksgroep hebt, KAN problematisch zijn in een kleinere onderzoeksgroep

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
11
Q

gestratificeerde randomisatie

A

= rekening houdend met een belangrijke factor (stratum) die de uitkomst mogelijk beïnvloedt

bv. als je het onderscheid tussen mannen en vrouwen wilt hebben. Je scheidt dan mannen en vrouwen, om te zorgen dat er in beide controle en de experimentele groep evenveel mannen als vrouwen zijn en randomiseert ze dan weer 1:1

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
12
Q

gewogen randomisatie

A

= gewogen toewijzing (als je naast je hoofdprobleemstelling ook nog secundaire vraag/probleemstellingen hebt), je hebt dan wat extra mensen in de experimentele groep

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
13
Q

blok randomisatie

A

= gelijke verdeling over experimentele (E) en controle (C)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
14
Q

balancing/minimization scheme

A

= je begint met een simpele randomisatie en als er dan blijkt dat er meer E dan C is, dan krijgt de eerstvolgende deelnemer een grotere kans op C (en dus een kleinere kans op E)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
15
Q

waarom controlegroep?

A
  • vergelijking onder dezelfde omstandigheden om andere oorzaken/effecten uit te sluiten (causaliteit). We willen een causaal verband kunnen leggen
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
16
Q

Soort controle groep interventies

A
  • placebo behandeling
  • gebruikelijke/oude behandeling
  • niks (geen actieve strategie)
  • actief volgen (geen actieve strategie) –> je volgt en monitort dus wel, maar begint pas met actief veranderen op het moment dat bijv. de bloedwaarde boven een bepaalde waarde komt
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
17
Q

uitkomst maten en metingen

A

= vaak meerdere afhankelijke variabelen (uitkomstmaten); complexe vergelijkingen (bijv. effectiviteit, complicaties, kwaliteit van leven, tevredenheid, kosten)

  • keuze uit primaire/secundaire uitkomstmaten wordt bepaald door de probleemstelling
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
18
Q

‘blinde’ beoordeling

A

= meting niet laten beïnvloeden door in welke groep deelnemers hebben gezeten

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
19
Q

blinde meting

A

= deelnemer weet niet welke behandeling hij krijgt

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
20
Q

dubbele blinde meting

A

= deelnemer EN onderzoeker weten niet of deelnemer in experimentele of controlegroep zit

kan soms wel, maar vaak niet bijv. medicatie versus operatie

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
21
Q

is effecten van behandeling gelijk aan behandel effect?

A
  • natuurlijk effect
  • hawthorne
  • placebo
  • specific treatment
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
22
Q

natuurlijk effect

A

= iets kan op een natuurlijke manier (door verschillende redenen) verbeteren

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
23
Q

hawthorne

A

= doordat mensen meedoen aan een onderzoek en er aandacht aan wordt besteed, kan er verbetering plaatsvinden

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
24
Q

specific treatment

A

= verandering die echt plaatsvindt door de interventie

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
25
Q

hoeveel verschillende soorten RCT’s zijn er?

A

5 (je hoeft ze niet te kennen, gewoon weten dat het er 5 zijn)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
26
Q

Voordelen RCT

A
  • enige onderzoeksopzet die causaal verband (oorzaak-gevolg) kan aantonen
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
27
Q

Nadelen RCT

A
  • randomisatie is niet altijd ethisch (bijv. nieuwe experimentele interventie lijkt effectief terwijl controle interventie niet effectief lijkt)
  • veel deelnemers nodig –> daardoor vaak lange inclusieperiode, meerdere onderzoekscentra nodig
  • kostbaar: strikte check inclusie-/exclusiecriteria, randomiseren, strikte data registratie, ook in follow-up
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
28
Q

Wat als je geen RCT kan doen?

A

–> quasi-experiment

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
29
Q

Quasi experiment

A

= er wordt hier niet gebruikt gemaakt van randomisatie, maar van X (toewijzing). Hierdoor valt toeval weg en kan er een specifieke groep mensen in de experimentele groep belanden die verschillen van de controlegroep (en vice versa). Hierdoor verlies je de mogelijkheid tot het doen van een causaal verband, omdat de groepen dus niet meer gelijk zijn

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
30
Q

Quasi experiment X (toewijzing)

A
  • participanten worden toegewezen aan experimentele/controle-interventie op andere manier dan random
  • voormeting is gebruikelijk (eigenlijk noodzakelijk): wat zijn de huidige klachten, hoeveel mannen en vrouwen heb ik etc.
  • daarna vindt er een nameting plaats
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
31
Q

quasi experiment: switching replications design

Wanneer doe je dit?

A
  • eerste 3 stappen hetzelfde
  • na de nameting wisselen de groepen
  • en vindt er weer een uiteindelijke nameting plaats

Dit doe je voornamelijk als

  • iedereen de behandeling wil krijgen
  • als je groep erg klein is

LET OP: het feit dat mensen hier in de experimentele groep zaten, mag geen invloed hebben op de uitkomst die je meer doordat ze daarna niet meer in die groep zitten

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
32
Q

voordelen quasi onderzoek

A
  • interventie testen
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
33
Q

nadelen quasi-onderzoek

A
  • geen randomisatie, dus geen causale uitspraken mogelijk
  • veel deelnemers nodig (zelfde als RCT)
  • kostbaar (zelfde als RCT)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
34
Q

observationeel onderzoek

A

= elke vorm van onderzoek waarbij determinant(en) en/of uitkomsten worden gemeten (geobserveerd) zonder enige vorm van interventie

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
35
Q

verschillende vormen van observationeel onderzoek

A
  • case control studie (vanuit uitkomst op zoek naar determinant)
  • cross-sectioneel/transversaal/dwarssnede (onderzoeken uitkomst en determinant tegelijkertijd)
  • longitudinaal/follow-up onderzoek (beginnen bij determinant en kijken of mensen de uitkomst krijgen)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
36
Q

case control studie

A
  1. beginnen bij een uitkomst
  2. er is geen vooraf gedefinieerde populatie
  3. je wilt weten of de determinant de uitkomst veroorzaakt; je onderzoekt of mensen met en zonder uitkomst wel of niet blootgesteld waren aan de determinant
  4. onderzoek tegen de tijd in; altijd retrospectief
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
37
Q

voordelen case studie

A
  • opsporen van cases (mensen met ziekte) kan altijd, ook als de ziekte erg zeldzaam is
  • geen lange wachttijd (latentietijd) totdat uitkomst (ziekte) optreedt (want de cases zijn er al)
  • efficiënt
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
38
Q

nadelen case studie

A
  • definitie cases/controles; hoe verifieer je dat?
  • is determinant goed gemeten (vrij van systematische meetfouten oftewel bias)?
  • zijn ALLE relevante determinanten gemeten?
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
39
Q

recall bias

A

= als je aan mensen terug vraagt of ze zijn blootgesteld aan een bepaalde determinant, kan het zijn dat ze het zich niet meer, of niet meer goed herinneren

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
40
Q

cross-sectioneel onderzoek doel 1

A

= schatting geven van determinanten/uitkomst in doelgroep (bv. hoeveel griep gevallen zijn er gemiddeld in de maand november in een jaar? Wat is de gemiddelde lengte van jongens, van een bepaalde leeftijd)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
41
Q

cross sectioneel onderzoek deel 2

A

= hypothesetoetsing over uitkomst, of determinant-uitkomst relatie (bv. is er een relatie tussen rook- en eetgedrag)
–> je kan dus niet zeggen dat het een het ander heeft veroorzaakt

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
42
Q

kenmerken cross sectioneel onderzoek

A
  • ieder individu wordt in een groep eenmaal en op hetzelfde tijdstip geobserveerd of gemeten
  • slechts één meetmoment (= snapshot, ad-hoc onderzoek)
  • uitkomst met/zonder determinant gemeten
  • doorgaans retrospectief (“… de afgelopen maand..”)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
43
Q

voordelen cross sectioneel onderzoek

A
  • groot aantal personen snel ondervraagd

- goedkoop: gebruik van gestandaardiseerde vragen, eenvoudig te coderen

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
44
Q

nadelen cross sectioneel onderzoek

A
  • veel kans op bias (bv. selectie en recall bias)

- nooit causaal verband aantonen, je hebt namelijk maar 1 meetmoment

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
45
Q

longitudinaal onderzoek

A

= zelfde als cross sectioneel onderzoek maar met metingen op meerdere tijdstippen/momenten

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
46
Q

longitudinaal onderzoek twee typen

A
  • panel (cohort) opgezet = follow-up van dezelfde populatie/groep. populatie/groep is vast over tijd
  • trend opzet = ieder meetmoment een andere populatie. populatie is dynamisch over tijd (bijv. elk jaar onderzoek doen naar bachelor 1 studenten over blok 4)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
47
Q

longitudinaal onderzoek kenmerken en doel

A
  • uitkomst met/zonder determinant gemeten
  • meerdere meetmomenten
  • prospectief/retrospectief

doel: inzicht in ontwikkeling uitkomst(en) en/of determinant(en) over tijd

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
48
Q

uitgangspunten en deelnemers longitudinaal onderzoek

A

uitgangspunten:
panel/cohort: determinant (risicofactor, blootstelling)
trend: uitkomst of determinant en uitkomst

deelnemers:
panel/cohort: duidelijk gedefinieerde vaste groep
trend: steeds een andere (dynamische) groep met dezelfde kenmerken

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
49
Q

specifieke panel/cohort studie werkwijze en type

A

= splits cohort in 2 of meer groepen (met determinant, zonder determinant), wacht af en kijk (na een tijdje) of de groepen verschillen wat betreft de ontwikkeling van de uitkomstmaat over tijd

2 type:
verleden: historisch/retrospectief cohort
heden/toekomst: prospectief cohort

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
50
Q

voordelen longitudinaal onderzoek

A
  • ‘goede’ blik op determinant-uitkomst relaties (meerdere meetmomenten)
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
51
Q

nadelen longitudinaal onderzoek

A
  • geen causaliteit aantonen
  • hoge kosten; duurt lang
  • veel administratie: o.a. determinanten (meerdere), uitkomsten (vaak meerdere)
  • uitval cohort tijdens onderzoek: samenstelling cohort verandert
  • populatie bij trendonderzoek: zijn die helemaal vergelijkbaar? blijkt vaak moeilijk haalbaar
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
52
Q

interne validiteit

A

= zijn de uitkomsten van je onderzoek correct voor alle mensen die je had willen onderzoeken?

53
Q

externe validiteit

A

= zijn de uitkomsten generaliseerbaar?

  • van steekproef naar totale populatie
  • naar andere populaties
  • naar andere tijd, plaats of setting

interne validiteit is een voorwaarde voor externe validiteit, andersom geldt dit natuurlijk NIET

54
Q

wat bedreigt validiteit?

A

bias = ‘fout’/ onzuiverhied

  • selectiebias
  • informatiebias
  • confounding
55
Q

selectiebias

A

= fout betreffende de onderzoek participanten

kan optreden bij de selectie van de onderzoekspopulatie, bij de particitpatie (nemen mensen deel aan het onderzoek of niet?). Het kan daarbovenop zo zijn dat er bij je E en je C uitwisseling plaatsvindt: besmetting en attritie bij het einde van het onderzoek

56
Q

informatiebias

A

= fout betreffende de meting van determinanten en/of uitkomst

57
Q

confounding

A

= speciale vorm van samenhang tussen onafhankelijke en afhankelijke variabelen

58
Q

healthy worker effect

A

= werkende mensen zijn vaak gezond, want om te werken moet je gezond zijn. Werkende populatie verschilt dus van de niet werkende populatie

59
Q

referral bias

A

= mensen die verwezen zijn naar de specialist zijn gemiddelde ongezonder dan mensen die bij de huisarts zijn gebleven

60
Q

admission bias

A

= selectieve verwijs procedure door huisarts naar specialistische zorg op basis van de te onderzoeken determinant

61
Q

incidentie-prevalentie bias

A

incidente personen zijn anders dan prevalente gevallen (dus mensen die net een diagnose hebben gekregen zijn anders dan mensen die al jaren een ziekte hebben)

62
Q

selectieve participatie

A

non respons of volunteer bias: responders (deelnemers) verschillen wezenlijk van non-responders (weigeraars). Het is belangrijk om te weten waarom sommige mensen niet mee doen aan een onderzoek

63
Q

besmetting

A
  • contaminatie = wanneer de deelnemers uit de controle arm (een deel van) de behandeling toch krijgen
  • compliance bias = wanneer de deelnemers in verschillende armen van het onderzoek systematisch meer of minder therapietrouw zijn (bv. wanneer in de E een medicijn wordt gebruikt met meer bijwerkingen dan de ander, waardoor ze eerder geneigd zijn om te stoppen)
64
Q

attributie/uitval - mortaliteit

A
  • withdrawal bias/attritie: deelnemers aan onderzoek zijn uit het onderzoek ‘verdwenen’ (hebben zich teruggetrokken ten tijde van uitkomst-meting)
65
Q

withdrawal bias/attritie is een probleem wanneer

A

de overblijvers verschillen:

  • cohort onderzoek: van de uitvallers
  • experimenteel (RCT en quasi): tussen de behandeling/condities
66
Q

differentiële misclassificatie

A

= door meetfouten komt een determinant of uitkomst in de verkeerde klasse terecht

67
Q

rijping of leercurve effect

A

= bij eerste onderzoeksparticipanten gaat het onderzoek minder makkelijk, routinematig, waardoor de determinanten/uitkomsten van de eerste participanten kunnen verschillen van de latere

68
Q

placebo-effect

A

= interventie kan (technisch) niet effectief zijn maar wordt er toch een effect gemeten (of ervaren) onder deelnemers

69
Q

wat is statistiek?

A

‘statistics is a mathematical body of science that pertains to the collection, analysis, interpretation or explanation, and presentation of data’

= een hulpmiddel bij empirisch kwantitatief onderzoek
= nodig bij het opzetten, presenteren en interpreteren van onderzoek

70
Q

Waarom is statistiek belangrijk voor BMG studenten?

A
  1. om zelf bepaalde vraagstukken op te kunnen lossen; welke conclusie kun je uit de data trekken?
  2. om statistische onderzoeken te kunnen lezen en beoordelen; zijn de methoden correct toegepast, kloppen conclusies?
  3. het leven buiten bmg
71
Q

3 soorten verdelingen

A
  • normale verdeling
  • t-verdeling
  • chi2 verdeling
72
Q

Normale verdeling

A
  • veel variabelen zijn normaal verdeeld

- het steekproefgemiddelde van een door toeval gekozen (random steekproef) is normaal verdeeld

73
Q

wat hebben we nodig om normale verdeling te schetsen/visueel te maken?

A
  • gemiddelde en spreiding (belangrijkste)

- minimum en maximum

74
Q

formule voor de standaard normale verdeling

A

Z= (x-mu)/sigma

75
Q

t-verdeling kenmerken

A
  • sigma onbekend
  • veel overeenkomsten met normale verdeling
  • onzekerheid doordat je sigma uit de populatie niet weet
  • grotere spreiding rond het gemiddelde
  • d.f.
76
Q

d.f. (aantal vrijheidsgraden) bij t verdeling

A

= het aantal patiënten dat in je steekproef zit -1

77
Q

t- verdeling schetsen en t-waarde

A

Hoe groter de N, hoe meer de T-verdeling lijkt op een normale verdeling.

T-waarde hangt af van het aantal waarop de sample is gebaseerd. Als de sample heel groot is, bv. 120 d.f. dan zie je dat de waarde erg lijken op de z-waarde (van normale verdeling). Bij een kleinere sample van 10 d.f. zie je een groter verschil, omdat daar sprake is van meer spreiding

T-verdeling is net zoals normaal verdeling symmetrisch. Als het aantal toeneemt, wordt hij klokvormiger en de mediaan, modus en het gemiddelde liggen in het midden

78
Q

Wanneer gebruik je welke verdelen? vragen

A
  1. is de populatie normaal verdeeld?
  2. is de sigma bekend?
  3. populatie niet normaal verdeeld, maar sigma wel bekend? normale verdeling
  4. populatie niet normaal verdeeld, sigma onbekend? verdelingsvrije toetsen (niet voor dit blok)
79
Q
  1. is de sigma bekend?
A

a. sigma bekend? –> normale verdeling (ongeacht of de groep groter of kleiner dan 15 is)

b. sigma onbekend
- kleine sample n<60: t-verdeling
- grote sample n>60: in theorie: een t-verdeling, maar doordat de sample zo groot is, is het bijna een normaal verdeling. In de praktijk dus: normale verdeling

80
Q

chi2 verdeling

A
  • vrijheidsgraden bepalen de vorm van de verdeling (deze bereken je door in een kruitabel te kijken naar het aantal rijen, in het aantal kolommen)
  • chi2 verdeling loopt van 0-oneindig
81
Q

populatie (iedereen)

A
  • normale verdeling helpt om percentages te weergeven (hoeveel procent valt er binnen een bepaalde range)
    • hoever ligt iets bij het gemiddelde vandaan
    • hoe ziet de verdeling eruit als we random 1 iemand selecteren uit de populatie
82
Q

steekproef (random selectie uit de populatie)

A
  • met behulp van verdelingen en statistische toetsen kunnen we uitspraken doen over de populatie
    • je kunt iets zeggen over het gemiddelde
    • de spreiding rond het gemiddelde
    • zitten er verschillen tussen populaties (hier kun je voor toetsen)
83
Q

Betrouwbaarheidsinterval (BI)

A

= Indien we 100 x een aselecte steekproef zouden trekken van gelijke grootte uit dezelfde populatie en 100x een 95% b.i. bepalen, dan ligt het ware populatiegemiddelde 95 v/d 100x in het betrouwbaarheidsinterval (b.i.)

We hebben een methode toegepast waarin we in 95% van steekproeven een BI zouden trekken waarin het ware gemiddelde uit de populatie zit.

84
Q

Wet van grote getallen (law of the large numbers)

A

= als we heel vaak een steekproef zouden nemen, dat dan het gemiddelde van al die steekproeven bij elkaar een goede benadering is voor het populatie gemiddelde.

Het gemiddelde uit 1 steekproef gebruiken we ook als populatiegemiddelde, maar daarbij geven we het BI om een range aan te geven, waarin het heel waarschijnlijk is dat het populatiegemiddelde daartussen zit.

85
Q

BI voor mu berekenen

A

x ̅ ±Z * σ/(√(n)) < MU < x ̅ ±Z * σ/(√(n))

86
Q

Voorwaarden voor berekenen BI

A
  • random steekproef
  • normale verdeling moet toepasbaar zijn
  • sigma bekend –> heel onwaarschijnlijk (als deze niet bekend is kunnen we dus verder met de T-verdeling
87
Q

standaarderror (s.e.) berekenen

A

S.e. = σ/√n of s/√n

88
Q

waarom toetsen?

A

–> onzekerheid

  • we gebruiken statistiek om conclusies uit data te trekken (bijv. we hebben een steekproef en we willen deze uiteindelijk gebruiken om iets te zeggen over de totale populatie)
  • met behulp van toetsen kunnen we aangeven hoe waarschijnlijk onze conclusies zijn (bv. de effectiviteit van behandeling)
89
Q

hypothese toetsen over populatie parameters

A

ho en ha

toets = de kans dat de data en de nul hyptohese (ho) in overeenstemming zijn

90
Q

hoe groot is de kans (p waarde) gegeven dat h0 klopt?

A
  • kleine p waarde, sterk bewijs tegen h0

- grote p waarde, geen sterk bewijs tegen h0

91
Q

z toets versus t toets

A

z toets:

  • gerandomiseerde steekproef
  • toepassen als de sigma uit de populatie bekend is
  • normale populatie of een grote steekproef (n groter of gelijk aan 15)

t toets:

  • gerandomiseerde steekproef
  • stigma uit de populatie niet bekend
  • normale populatie of een grote steekproef (n groter of gelijk aan 60)
92
Q

z toets versus t toets formule

A

z = (x ̅ -mu)/s.e.

t = (x ̅ -mu)/s√n

93
Q

stappenplan toetsen

A
  1. bepaal de verdeling en de toets
  2. bepaal de hypothese over de populatie en de grenswaarde (alfa)
  3. bepaal de toetsingsgrootheid –> hoe ver ligt de data van H0
  4. bepaal de p-waarde en vergelijk deze met de grenswaarde
  5. formuleer een conclusie in woorden
94
Q

Chi2 toets kenmerken

A
  • nominaal (categorieën) en ordinaal (categorieën met een logische volgorde)
  • we vergelijken observaties met verwachte waarden wanneer er geen samenhang zou zijn
  • als er veel verschil zit tussen de geobserveerde en verwachte waarde, bewijs tegen nul hypothese
95
Q

d.f. chi2

A

(r-1) * (c-1)

96
Q

chi 2 formule

A

(O-E)^2 / E

O = geobserveerde cel frequentie
E = verwachte cel frequentie
97
Q

Interpretatie uitkomsten bij toetsen - waar moet je op letten

A
  • kijk verder dan het eindoordeel –> basis voor conclusie
  • significantie is niet gelijk aan relevantie (er kan een significant verschil kunnen worden gevonden tussen 2 groepen, maar dat betekent niet gelijk dat dit ook een relevant verschil is; kijk hiervoor goed naar de verschillen die in absolute termen gevonden worden)
98
Q

Type 1 fout

A

Ho verwerpen, terwijl deze wel waar is. We verwerpen H0 dus ONTERECHT. Kans op type 1 fout = alfa. De alfa die we nemen, is dus ook de kans op een type 1 fout

99
Q

Type 2 fout

A

we behouden de H0 hypothese, terwijl deze in werkelijkheid niet waar is. H0 had dus eigenlijk wél verworpen moeten worden

100
Q

zinnetje wat je standaard kunt gebruiken bij het berekenen van de interval van een BI

A

“het interval … is tot stand gekomen met een methode die in 95% van de gevallen een interval zal opleveren waar het onbekende populatiegemiddelde ligt”

101
Q

Stdev formule

A
  1. Bereken het gemiddelde.
  2. Bereken de afwijking van iedere waarde tot het gemiddelde en kwadrateer deze.
  3. Deel deze gekwadrateerde afwijkingen door het aantal observaties minus één.
  4. Neem de wortel van de variantie om de standaarddeviatie te krijgen.
102
Q

Variantie formule

A
  1. Bereken het gemiddelde.
  2. Bereken de afwijking van iedere waarde tot het gemiddelde en kwadrateer elke waarde, tel ze daarna bij elkaar op.
  3. Deel deze gekwadrateerde afwijkingen door het aantal observaties min 1.
103
Q

documentanalyse betekenis

A

= een analysetechniek waarbij documenten systematisch onderzocht en geïnterpreteerd worden met betrekking tot een bepaald onderwerp van onderzoek

104
Q

wat zijn documenten?

A

= fysieke versus elektronische documenten (rapporten, boeken, uitnodigingen, advertenties etc.)

105
Q

communicatieproducten

A

= documenten waarbij geen geschreven tekst is zoals, foto’s, kunstwerken, films etc.

106
Q

Type documenten

A
  • persoonlijke en niet persoonlijke documenten
  • uitgelokte en niet uitgelokte documenten
  • subjectieve en objectieve documenten
107
Q

persoonlijk en niet persoonlijke documenten

A

persoonlijk: documenten die geschreven zijn voor persoonlijke redenen en dus niet voor buitenstaanders, gaat vooral om de ervaring –> brieven, memo’s, dagboeken, volledig getranscribeerde open interviews

niet persoonlijke: gericht op een brede groep van betrokkenen en geïnteresseerde, zijn vaak geschreven voor een bepaalde doelgroep, om gedrag van mensen te beïnvloeden

108
Q

uitgelokte en niet uitgelokte documenten

A

uitgelokte: die worden geproduceerd op verzoek van iemand anders (door een onderzoeker)

niet-uitgelokte: worden gecreëerd door de persoon zelf, of op verzoek van iemand anders (geen onderzoeker

109
Q

subjectieve en objectieve documenten

A

subjectieve: om gedrag van mensen te beïnvloeden; propaganda
objectieve: objectief verslag geven van de feiten (verslagen van vergaderingen, krantenartikelen, boeken, jaarverslagen)

110
Q

triangulatie

A

= Je gebruikt het vaak in combinatie met andere kwalitatieve methode (zoals interviews, observaties) om het een dezelfde onderwerp te bestuderen = triangulatie vb. verzamelen van ervaringen van patiënt en naasten, van kwaliteit van zorg

–> door het gebruiken van verschillende bronnen, kan de onderzoeker de bevinding uit de ene bron valideren met de bevinding uit de andere bron (als ze overeenkomen draagt dit bij aan de betrouwbaarheid van de bevindingen –> manier om bevindingen te toetsen en bias tegen te gaan)

111
Q

achtergrondinformatie (documentanalyse)

A

= kan worden gebruikt als achtergrondinformatie voor andere dataverzamelingsmethoden, kan helpen bij het opstellen van een interview, zodat je je kan inlezen –> goed om je in te lezen voor interviews, observaties etc.

112
Q

onderdeel van mix methods (documentanalyse)

A

= zowel kwantitatief als kwalitatief onderzoeksmethode (vb. evaluatie van een subsidie programma, kwantitatief; vragenlijst, kwalitatief; interviews. Analyse van de eindverslagen is dan een documentanalyse)

113
Q

kwalitatieve methode (documentanalyse)

A

= om inzicht te krijgen in voorvallen en gebeurtenissen die zich in het verleden hebben afgespeeld.

114
Q

voordelen documentanalyse

A
  • efficiënte methode (niet te reizen voor interviews of observaties)
  • beschikbaar (makkelijk door internet)
  • kosteneffectief (meestal geen kosten aan verbonden om data te verkrijgen)
  • niet opdringerig/hinderlijk (niet een verzoek op andermans tijd en diensten)
  • stabiliteit (niet -reactief; inhoud verandert niet, bij observaties kan dit wel zijn doordat men weet dat je observeert)
  • nauwkeurigheid
  • dekking (over grote tijdsbanden en verschillende omstandigheden)
115
Q

nadelen documentanalyse

A
  • onvoldoende details (vaak voor een andere rede opgesteld, dan jouw onderzoeksvraag en bevatten daardoor niet alle details om jouw onderzoeksvraag te beantwoorden
  • moeilijk terug te halen (niet altijd beschikbaar, soms ook bewust)
  • vooringenomen selectief (incomplete verzameling) biased selectivity
  • niet letterlijke weergave van de realiteit (verslag van een vergadering zullen bijv. niet alle details van het conflict in terugkomen)
116
Q

Waar zoek je documenten?

A
  • archieven
  • online data bases
  • bibliotheken
  • lexisnexis
  • coosto
117
Q

Hoe zoek je documenten?

A
  • bestudeer woordgebruik
  • selecteer termen
  • bedenk synoniemen
  • maak zoekcombinaties
  • identificeer documenten
  • sluit overeenkomst (zorgen dat je het document kan bekijken/gebruiken)
118
Q

Wanneer is een document kwalitatief goed/betrouwbaar?

A
  • authentiek: het document is echt, van betrouwbare oorsprong
  • geloofwaardig - document moet geen fouten bevatten of een vertekend beeld geven (gaat het om de originele tekst of een representatie waarbij het wat ‘kleurrijker’ wordt weergegeven dan het daadwerkelijk is
  • representatief - is het typisch in zijn soort, dus is de selectie documenten representatief voor alle documenten die er zijn
  • betekenisvol - is het document duidelijk en begrijpelijk
119
Q

wanneer is de analyse valide en betrouwbaar?

A
  • identificeren relevante zoektermen
  • gestructureerde zoekstrategie (als de zoekstrategie door een ander wordt uitgevoerd moeten daar dezelfde dingen uitkomen)
  • verschillende databases (om te reflecteren op de kwaliteit van de bron)
  • reflectie bron
  • in combinatie met andere methoden
120
Q

inhoudsanalyse

A

= (content analysis) systematische onderzoekstechniek om de inhoud van data te onderzoeken en daarmee kennis op te doen

Berelson = meer kwantitatief
Gray = meer als een deductief proces
121
Q

Wanneer gebruik je een inhoudsanalyse

A

Met name gebruikt als methode binnen de sociale wetenschappen, waarbij tekstmateriaal wordt onderzocht zoals verkiezingsprogramma’s, reclameteksten, nieuwsberichten; –> analyse van de inhoud van communicatie die in de vormen van teksten beschikbaar is en waarbij je wilt weten…
• Hoe een bepaald onderwerp/begrip voorkomt
• Hoe vaak een bepaald onderwerp/begrip voorkomt
• Verschillen in hoe en hoe vaak inhoud voorkomt

122
Q

voor- en nadelen inhoudsanalyse

A

voordelen:

  • kostenefficiënt (goedkoop te verkrijgen)
  • herhaalbaar

nadelen:

  • interpretatie (geen uitspraken over de intentie of beweging)
  • bias door bron (weerspiegelt de weergeving daadwerkelijk de realiteit)
123
Q

Wat is nodig voor een inhoudsanalyse

A
  1. bepaal je onderzoeksvraag
  2. bepaal hoe je de vraag kan beantwoorden (welke documenten zijn hiervoor nodig)
  3. bepaal wat je moet weten (wat moet je analyseren en coderen om antwoord te geven op de onderzoeksvraag)
124
Q

Hoe voer je een inhoudsanalyse uit?

A
  1. samenvatten - data samenvatten door gelijkwaardige parafrasen te bundelen en niet relevante dingen te verwijderen
  2. verhelderen/verduidelijken - dubbelzinnige of tegenstrijdige passages verwijderen
  3. structureren - structuren in materiaal worden geïdentificeerd, belangrijke kenmerken van het materiaal worden ontrafelt (kan worden gedaan door coderen)
125
Q

wanneer is een inhoudsanalyse betrouwbaar?

A
  • codes sluiten aan bij wat je wilt weten

- codering is herhaalbaar met codeboek (zelfde resultaten als iemand het onderzoek zou doen)

126
Q

BI zinnetje

A

Dat de methode die we gebruiken om betrouwbaarheidsintervallen te berekenen in 95% van alle gevallen een interval oplevert waar het populatiegemiddelde in ligt.

127
Q

H0

A

= geen samenhang tussen de variabelen

128
Q

Ha

A

= wel samenhang tussen de variabelen

BMG year 1 (22 decks)

Brainscape helps you reach your goals faster, through stronger study habits.
© 2024 Bold Learning Solutions. Terms and Conditions